Nesne Yönelimli Veri Modelleri

Diğerlerinden daha sonra ortaya atılan ve karmaşık uygulamarda başarısını kanıtlamış nesne yönelimli programlamaya dayanan veri modelidir. Bumodelin öngörüsü giderek çözülmesi daha zor hale gelen programlama problemlerini çözen nesne yönelimli modelin veri modelleme de etkili olacağıdır.Nesne yönelimli sistemler, bir istatistiksel sistem içinde, esnek veri yapılarının geliştirilmesi ve istatistiksel modellerin sunumunda da kullanılmaktadır.Nesne yönelimli bir veri modelinin çekirdeğini şu unsurlar oluşturmaktadır: 
 

• Nesne ve nesne tanımlayıcı: Nesne yönelimli sistemler ve dillerde, gerçek hayattaki her bir varlık birer nesne olarak modellenir. Her nesnenin de bir tanımlayıcısı vardır. 
   
• Öznitelikler ve metotlar: Her nesnenin bir durumu ve bir davranışı vardır. Bir nesnenin durumu, nesnenin özniteliklerinin aldığı değerlerin kümesidir. Nesnenin davranışı ise, nesnenin durumu üzerinde işleyen metotlar (program kodları) kümesidir. Nesnenin özniteliğinin değeri de kendi başına bir nesnedir. Dahası, bir öznitelik, bir tek değer ya da bir değer kümesi olabilir. Kümedeki her bir eleman nesne olduğu halde, kümelerin kendileri nesne değildir. Nesne kapsülü içine yerleştirilmiş durum ve davranışa, sadece dışarıdan gönderilen mesajlar (veya fonksiyon çağrıları) ile ulaşılabilir. 
   
• Sınıf: Aynı öznitelikler ya da metotlar kümesini paylaşan nesneleri gruplama aracı olarak kullanılır. Nesne ile sınıf arasında (INSTANCE_OF) ilişkisi vardır. Kendisi de bir nesne olan özniteliğin değeri de sınıfın içinde yer alır (kapsülleme). Bu sınıf, nesnenin özniteliğinin tanım kümesi olarak adlandırılır. 
   
• Sınıf hiyerarşisi ve kalıtım: Nesne yönelimli sistemlerde, var olan bir sınıftan yeni bir sınıf türetilebilir. Altsınıf denilen bu yeni sınıf, üstsınıf denilen ve daha önce var olan sınıfın tüm özniteliklerini ve metotlarını kalıtsal olarak taşır. Bazı sistemler, sınıfların bir tane üstsınıfı olmasına izin verirken bazıları da birden fazla üstsınıfa izin verir. Birincisi, tekil kalıtım, ikincisi de çoklu kalıtım olarak isimlendirilir. Tekil kalıtımı destekleyen bir sistemde sınıflar, sınıf hiyerarşisi denilen bir düzeni oluştururlar.

     Nesne yönelimli veri modelinde, bir sorgunun karşılığında mutlaka önceden tanımlanmış belirli bir nesne kümesi olması gerekir. Bir sorgunun sonucu olarak tesadüfi bir nesne kümesinin elde edilmesi mümkün değildir. Çünkü bütün nesnelerin, modelde önceden tanımlanmış olması gerekmektedir. İlişkisel modeldeki ilişki kavramı, nesne yönelimli modelde sınıf kavramına karşılık gelmektedir.

     Nesne yönelimli modellemenin en önemli faydalarından bir tanesi de, modeldeki nesneleri tanımlarken, ortak öznitelik ve metotlara sahip nesnelerin kullanıldıkları her farklı ortamda, tekrar tanımlanmalarına gerek duyulmamasıdır. Aksi taktirde bu durum, hem tekrardan dolayı yer kaybına, hem de modeldeki dinamik değişikliklerin pratik olmamasına sebep olacaktır. Nesne yönelimli veri modelindeki sınıf hiyerarşisi ve kalıtım özelliği, bu olumsuz durumu ortadan kaldırarak, nesnelerin özniteliklerinin ve metotlarının yeniden kullanımına imkân vermektedir. Çünkü bir sınıf, ait olduğu üst sınıfın tüm özelliklerini taşır ve o sınıftaki nesneler, modelin başka bir yerinde kullanılacağı zaman yeniden tanımlanmaya gerek kalmadan tekrar kullanılabilir

Yazan :

Başlık :

Tarih :

Sorununuz :

Güvenlik Kodu :